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¿La IA nos hace pensar menos?
Un estudio del MIT Media Lab con electroencefalogramas mostró que escribir con ChatGPT reduce la conectividad cerebral asociada al pensamiento activo, comparado con usar un buscador o escribir sin ayuda. ¿Qué dice la evidencia científica sobre cómo la IA generativa está cambiando nuestra forma de pensar y aprender?
Moodle con IA: ¿estamos listos para lo que viene?
La IA comienza a integrarse en los entornos virtuales de aprendizaje y Moodle avanza en esa dirección. Mientras esperamos que estas posibilidades lleguen a nuestros campus, podemos empezar a experimentar hoy. La clave, como siempre, no es incorporar tecnología por incorporar, sino pensar para qué queremos utilizarla.
GPT-5.6 en tres niveles de potencia
OpenAI presentó GPT-5.6 con tres modelos pensados para diferentes necesidades y presupuestos. La nueva estrategia promete ampliar el acceso a la inteligencia artificial avanzada y redefine cómo elegir un modelo según cada caso de uso.
Investigar para transformar: publicación del OIA en El Faro
La reciente publicación de un trabajo del equipo de Educación a Distancia y del Observatorio de Inteligencia Artificial de la UDA en la revista académica El Faro representa mucho más que un logro institucional. Es una oportunidad para fortalecer el diálogo entre la investigación, la docencia y las transformaciones que la inteligencia artificial está generando en la educación. Compartimos esta experiencia y algunas reflexiones sobre los desafíos que hoy enfrentan las comunidades educativas.
Horizon 2026: señales de cambio para la educación superior
El Horizon Report 2026 de EDUCAUSE identifica las tendencias que están redefiniendo la enseñanza universitaria en la era de la IA. Evaluación en crisis, nuevas formas de aprender y señales concretas de hacia dónde va la educación superior: un informe de referencia mundial que vale la pena conocer.
Las alucinaciones de la IA
Los modelos de inteligencia artificial generativa cometen dos errores silenciosos: inventan contenido con apariencia de veracidad y entregan resultados incompletos sin advertirlo. Ninguno es evidente. Los dos tienen respuesta práctica — pero solo si el docente sabe que existen.
El verificador es el docente
El «loop engineering» promete poner a la IA a trabajar sola hasta terminar una tarea. Pero su pieza clave no es el modelo, sino definir cuándo algo está «terminado». Y a esto lo llamamos evaluar.
